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ISSN 1863-6489
Die Digitalisierung im Gesundheitswesen schreitet mehr und mehr voran.
Dies führt zu einer Zunahme an Daten, die für die sekundär Nutzung wie Forschung verfügbar sind.
Aufgrund von Regulation existiert ein Spannungsfeld zwischen Forschungsnutzung und Datenschutz
Im Rahmen dieser Dissertation werden Verfahren vorgestellt, die eine datenschutzfreundliche Forschungsnutzung von Daten durch Einwilligungsmanagement und Privatsphäre wahrende Technologien ermöglichen.
Digitalization in the healthcare sector is progressing more and more.
This is leading to an increase in data that is available for secondary uses such as research.
Due to regulation, there is a tension between research use and data protection
This dissertation presents methods that enable data protection-friendly research use of data through consent management and privacy-preserving technologies.
Umfang: XI, 251 S.
Preis: 42.00 €
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Deep learning excels at extracting complex patterns but faces catastrophic forgetting when fine-tuned on new data. This book investigates how class- and domain-incremental learning affect neural networks for automated driving, identifying semantic shifts and feature changes as key factors. Tools for quantitatively measuring forgetting are selected and used to show how strategies like image augmentation, pretraining, and architectural adaptations mitigate catastrophic forgetting.
Umfang: XIV, 203 S.
Preis: 43.00 €
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In dieser Arbeit wird ein Ansatz entwickelt, um eine automatische Anpassung des Verhaltens von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und Rahmenbedingungen zu erreichen. Dabei kommt das Prinzip der Selbstorganisation durch verteilte Planung zum Einsatz.
Umfang: XVIII, S. 174
Preis: 41.00 €
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Interaktion mit dynamischen Bildinhalten ist für Systemnutzer herausfordernd bezüglich Wahrnehmung, Kognition und Motorik. Die vorliegende Arbeit identifiziert geeignete blickbasierte Interaktionstechniken zur Selektion bewegter Objekte in Bildfolgen mithilfe mehrerer Querschnitt- und einer Längsschnittstudie. Sie untersucht, wie blickbasierte Interaktion und automatische Verfahren bei der Videobildauswertung unterstützen und ob blickbasierte Klassifikation der Benutzertätigkeit möglich ist.
Interaction with dynamic image content is challenging for user perception, cognition and motor action. This dissertation identifies appropriate gaze-based interaction techniques for moving object selection in image sequences using multiple cross-sectional and one longitudinal user study. Further investigations evaluate how gaze-based interaction and automated image exploitation algorithms support human video exploitation as well as whether gaze-based user task classification is feasible.
Umfang: XII, 350 S.
Preis: 46.00 €
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The understanding and interpretation of complex 3D environments is a key challenge of autonomous driving. Lidar sensors and their recorded point clouds are particularly interesting for this challenge since they provide accurate 3D information about the environment. This work presents a multimodal approach based on deep learning for panoptic segmentation of 3D point clouds. It builds upon and combines the three key aspects multi view architecture, temporal feature fusion, and deep sensor fusion.
Umfang: XV, 213 S.
Preis: 43.00 €
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Die Unterstützung des Menschen bei Überwachungsaufgaben ist aufgrund der überwältigenden Menge an Sensordaten von entscheidender Bedeutung. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Datenfusionsmethoden am Beispiel des maritimen Raums. Es werden verschiedene Anomalien untersucht, anhand realer Schiffsverkehrsdaten bewertet und mit Experten erprobt. Dazu werden Situationen von Interesse und Anomalien basierend auf verschiedenen maschinellen Lernverfahren modelliert und evaluiert.
Human support in surveillance tasks is crucial due to the overwhelming amount of sensor data. This work focuses on the development of data fusion methods using the maritime domain as an example. Various anomalies are investigated, evaluated using real vessel traffic data and tested with experts. For this purpose, situations of interest and anomalies are modelled and evaluated based on different machine learning methods.
Umfang: XIII, 230 S.
Preis: 41.00 €
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Configuring an anomaly-based Network Intrusion Detection System for cybersecurity of an industrial system in the absence of information on networking infrastructure and programmed deterministic industrial process is challenging. Within the research work, different self-learning frameworks to analyze passively captured network traces from PROFINET-based industrial system for protocol-based and process behavior-based anomaly detection are developed, and evaluated on a real-world industrial system.
Umfang: XIV, 193 S.
Preis: 44.00 €
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Ihrer Arbeit in der Originalsprache: Die Digitalisierung hat bereits viele Bereiche der Wirtschaft und des gesellschaftlichen Lebens verändert. Auch unterliegen die Aspekte des Gesundheitswesens und der klinischen Praxis einem digitalen Wandel. Im Hinblick auf diese Entwicklungen beleuchtet die vorliegende Dissertation die Akquisition, Repräsentation und Nutzung von Prozesswissen im Kontext hybrider KI-Methoden. Zentraler Beitrag ist die strukturerhaltende Hin- und Rücktransformation von Prozessbäumen zu Prozessplänen.
Digitalization has already transformed many areas of the economy and social life. Aspects of healthcare and clinical practice are also undergoing digital transformation. In light of these developments, this dissertation sheds light on the acquisition, representation, and use of process knowledge in the context of hybrid AI methods. The central contribution is the structure-preserving back-and-forth transformation of process trees to process plans.
Umfang: VII, 248 S.
Preis: 44.00 €
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In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Umweltmodellierung betrachtet. Umweltmodelle für kognitive Systeme enthalten oft vorab definierte Domänenmodelle, die für unvorhergesehene Entitäten unzureichend sein können. Der vorgestellte Ansatz adressiert eine adaptive Erweiterung solcher Modelle unter Beachtung der Relevanz von Modellanpassungen. Grundlage ist eine quantitative Modellbewertung, die die Repräsentationsfähigkeit des Modells bezüglich des beobachteten Umgebungszustands bewertet.
In this work, an approach for adaptive world modeling is proposed. World models for cognitive systems often employ predefined domain models, which may become insufficient when encountering unforeseen entities. The presented approach addresses an adaptive extension of such domain models, considering the relevance of proposed model adaptations. As a basis, a quantitative model evaluation is devised, rating the ability of a domain model to represent the currently observed environment state.
Umfang: XIV, 406 S.
Preis: 53.00 €
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Automatisierte Abwehr- und Präventionsmaßnahmen zum Schutz industrieller Systeme gefährden oft deren Echtzeitverarbeitung, Ausfallsicherheit und Redundanz. Daher müssen sie so wenig invasiv wie möglich durchgeführt werden. Dennoch sind gerade die minimalinvasive Sicherheitsanalyse und Vorfallreaktion noch wenig erforscht. In dieser Arbeit werden auf neuen semantischen- und SDN-basierten Ansätzen beruhende Lösungen für einige der wichtigsten Probleme in diesen Bereichen vorgestellt.
Automated defense and prevention measures designed to protect industrial automation and control systems often compromise their real-time processing, resilience and redundancy. Therefore, they need to be performed as non-invasively as possible. Nevertheless, particularly minimally invasive security analysis and incident response are still poorly researched. This work presents solutions based on new semantic- and SDN-based approaches to some of the most important problems in these areas.
Umfang: XVIII, 351 S.
Preis: 53.00 €
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